Durant la passada dècada, les arquitectures de núvol hiperescala s'han centrat en la flota del servidor x86 optimitzades per calcular-se en general. L'era s'acaba. Amb una IA generativa, models base, simulació i anàlisis accelerats ara consumeixen quantitats sense precedents de calculació, Els hiperescaladors estan canviant ràpidament cap a les primeres arquitectura de la GPU PROXY on es processen unitats de processament de gràfics, acceleradors, i el silici personalitzat no són secundarios, sinó els motors principals de calculació.

Aquesta transició està reshaping disseny de dades, economia, cadenes de subministrament i ecosistemes de programari a escala global. Aquí eur- 2009 com s'estan preparant els hiperescaladors per a un futur de la GPU, i això significa per a la resta de la indústria.

Redesigning Dades centers per a High-Density GPU Clústers

Històricament, es van dissenyar substàncies al voltant de la CPU els termals rarament superen 812 kW perr.
Els grups d'AI Moderns superen 30 kW, 60 kW, i fins i tot 100+ kW perr.

Els hiperescaladors responen amb:

Lliquià com a predeterminat

• Cicles de placa freds directes a la GPU

• Commutadors de calor a l'aire lliure per a flota híbrida

• Millores d' infraestructura d' aigua instal· lat

• Unitats de distribució freda (CDUs) en dissenys de nivell flotant

Pods d' Alt- Densitat especialitzat

• Línies de la GPU amb urban tèrmic estricte

• Passos de flux aeri distribuïts

• Potència i refredament independent de les sales calculadores generals

Planificació de capacitat tèrmica

Unitat de clústers ara selecció de llocNo CPU.

La capacitat de refrigeració determina:

• quantes GPU es poden usar

• On es poden situar

• Com poden escalar ràpidament grups

S' està regenerant el centre de dades Lliurament d' energia

Un sol reproductor de acceleradors de la IA pot dibuixar 50+ kW, provocant una pressió massiva en la infraestructura d'energia.

Els hiperescaladors reaccionen:

Substitució de sub-ajacent campus

Per assegurar la disponibilitat multi-cents-MW per a les expansió de la GPU.

Ús pesat de distribució HV redundant

Els operadors afegeixen:

• 110 kV 30 kV d' entrada

• Estacions avançades

• Dissenys de graella

Potència d' orquestra + empalum

Els grups de GPU estan subjectes a:

• Capos dinàmics,

• La càrrega canvia.

• Inferència planificada,

• i fins i tot l'evacuació de càrrega tèrmica.

GPU estragic Procurement i Silicon Pipelines

El nou camp de batalla és el subministrament de silici.

GPU Agressiu Pre- Purchasing

Instal·la les ordres 121224+ mesos abans, força:

• NVIDIA Clústers H-eries,

• Instint ADM,

• Intel Gaudi,

• línies d'accelerador emergent.

Estratègia multi-Vendor

Ningú està al corrent d'un venedor.

Hiperescala ara rutinàriament:

• Emplenadors a través dels cúmuls.

• adopti els acceleradors especialitzats per tasca,

• avaluar el cost- token contra cost-TFLP contra cost-wat.

Programes personalitzat Silicon

Tothom està construint les seves pròpies fitxes:

• Google TuPU

• Entrenador AWS i Inferentia

• Microsoft Maia

• Meta MTIA

La primera GPU no sempre significa Només la GPU.

Significa un primer accelerat.

Xarxa Fabrics integrats per a la GPU Meglusters

Les GPUs només funcionen bé quan poden comunicar-se a baix retardenc i ample de banda alta.

Els hiperescaladors estan invertint en:

Masscale HPC-Style Fabrics

• 400G Manveen 800G Manveen6T Transició

• topologies amb IA-optimitzades

• Una congestió conscient

Planificació de clúster- ampli

Expansió dels grups:

• milers de nodes,

• desenes de milers de GPUs,

• Gestió de teixits coordinats.

Reduint l' avió de control de xarxa

Incloent:

• classificació del trànsit de la IA,

• Capa de banda d'un grup,

• El model tèrmic + poder + xarxa interdependència.

La xarxa és ara un coll d'ampolla.
Els hiperescaladors estan atacant-lo agressiument.

& Planificació de programari Transformació

El torn no és només hardware.

El model operatiu està sent reescrit.

Planificadors de la GPU

Planificadors adaptats per a:

• fragmentació de memòria GPU

• teor paral· lelisme

• replicació multi-GPU

• Patró de control del model

Assignació dinàmica contra reserva

Les GPU es mouen entre:

• Arranjaments de feina d'entrenament.

• Millora les càrregues de treball.

• clústers inferència,

• Suseccions per lots

En aquells moments minuts.

Programaització de l' execució i plataforma

Els hiperescaladors estan envoltant:

• PyToch com a punt de partida

• Eina de CUDA/XLA/ROCm

• piles de controladors unificats i nuclis

La cohesió del programari és crítica per a escalar acceleradors eficientment.

Operacions d' agrupament A- focus

Els núvols de la GPU operatius requereixen una nova experiència, incloent-hi:

Planificació de tasques compatible amb la temperatura

Treballs basats en:

• rendiment genial

• Condicions meteorològiques externes

• Senyals de fixació de preus d' energia

Escòria telemetada

Els hiperescaladors ara recullen:

• mapes per- GPUL

• Dades d' energia perrack

• Xarxa en temps real utilitzant la utilització

• Modeleu eficiència mètriques

• S' estan refredant els resultats del bucle de salut

Manteniment predictiu (internat)

S' està usant el ML per a detectar:

• S' ha produït un error de la GPU

• degradació del ventilador

• Hi ha pèrdua d'eficiència del vent fred

• envelliment d' enganxat tèrmic

• Modes d' error NIC

Els equips de la GPU s'estan convertint en enginyeros especialitzats com HPC.

Estratègia Econòmica i comercial de la GPU

Aquest torn no és barat.

Els hiperescaladors estan descansant els seus models financers al voltant de:

CapEx megacicles

Milers de milions de dòlars per:

• Clústers IA,

• expansió d'alta densitat.

• I els compromisos de silici.

estratègies de generació de la GPU

Incloent:

• KKUs de l' IA

• capacitat deferència empatants

• instàncies reservada de la GPU

• line GPUs

• GPUregions dins de regions occidentalphilippines. kgm

S' ha distribuït l' emplaçament global

No totes les regió poden suportar la densitat GPU.

Espera:

• Primera regions de la IA

• inferència de les primeres regions

• zones fraccionals

S' està preparant la força de treball

Els hiperescaladors poden escalar infraestructures de la GPU sense canviar les capacitats de treball.

Espera:

• Més enginyers HPC que mai

• Xarxa experimentada + calculador + especialistes de refrigeració

• anaments de cicle de vida del maquinari

• enginyers de física Custer

• Planificadors de subministrament de SiliconName

• Gestors de programa Fab-partner

Aquesta transició laboral ja està en marxa.

La carretera fins a 20262028

Entre els anys 20 i els anys 20, esperen hiperescaladors a:

• Construeix més GPU-optimitzats

• Inverteix en Preduccions múltiples de silici

• Deploy Emmagatzematge d' exabyte- escala pels punts de control de l'AI

• Evolucant-se des de l'aire primer Manveen liquid- Primer híbrid liquid/ submercions

• Estàndarditza en Serveis de núvol acceleradors

• Presenta cada cop més Entorns d'entrenament automatitzats

• Expandeix els oferiments de la GPU & privada

La primera GPU no és una tendència temporal.

Alexandra el nou centre d'arquitectura de la gravetat.

Conclusió

Els hiperescaladors s'estan preparant per a les instal·lacions de la GPU- primer a cada capa d'arquitectura de silici des de la font de dades, teixits de xarxa, productes de topologies, munts de programari, planificació de grups i planificació global.

Aquest desplaçament és profund:

• Les CPU s'estan convertint en l'acte de suport

• Les GPU i els acceleradors són les estrelles

• L'AI està formant infraestructures de terra amunt

Les empreses que masteritzen aquesta transició definiran la propera dècada de informàtica de núvol, formació de model i formació global calculada.

L'era de la GPU ha començat.

I els hiperescaladors estan corrent per dominar-lo.